Главная страница
Финансы
Экономика
Биология
Ветеринария
Сельское хозяйство
Медицина
Математика
Начальные классы
Информатика
Вычислительная техника
Право
Юриспруденция
История
Философия
Логика
Этика
Религия
Политология
Социология
Физика
Промышленность
Энергетика
Языки
Языкознание
Культура
Искусство
Автоматика
Связь
Электротехника
Химия
Воспитательная работа
Другое
Дошкольное образование
Экология
Строительство
Русский язык и литература
Классному руководителю
Геология
Физкультура
Доп
образование
Иностранные языки
География
Логопедия
Школьному психологу
Технология
ИЗО, МХК
Обществознание
Казахский язык и лит
Механика
ОБЖ
Музыка
Директору, завучу
Социальному педагогу
Психология

Лабораторная работа 4 дослідження поточного текстового редактору sed та допоміжних утиліт


Скачать 62.7 Kb.
НазваниеЛабораторная работа 4 дослідження поточного текстового редактору sed та допоміжних утиліт
АнкорLaboratornaya_rabota_4.docx
Дата15.07.2017
Размер62.7 Kb.
Формат файлаdocx
Имя файлаLaboratornaya_rabota_4.docx
ТипЛабораторная работа
#13030

Лабораторная работа 4

ДОСЛІДЖЕННЯ ПОТОЧНОГО ТЕКСТОВОГО РЕДАКТОРУ SED ТА ДОПОМІЖНИХ УТИЛІТ

Цель работы: ознакомление с утилитами системы Unix.

4.1 Выполнение работы

В составе операционной системы Unix имеется большое число системных утилит, предназначенных для обработки текстов. Утилиты cat и grep, с которыми Вы уже должны были познакомиться, относятся к их числу. Другие утилиты такого рода: cmp - сравнение файлов, cut - "вырезание" полей из текста и paste - сцепление строк файлов, head - распечатка начала файла и tail - распечатка последних строк файла, sort - сортировка, join - объединение, sed - потоковый текстовый редактор и многие другие.

Каждая из таких утилит выполняет простую обработку текстового файла, но последовательно применяя одну утилиту за другой, можно скомбинировать их действия таким образом, что итоговое преобразование текста будет достаточно сложным. Обработка текста при помощи последовательных вызовов системных утилит называется в Unix "фильтрацией" текста, а сами утилиты называются фильтрами.

В цепочки фильтрации могут включаться и другие команды операционной системы, например, команды файловой системы. Параметры и результаты работы этих команд представляются в виде символьных строк, поэтому они тоже могут быть обработаны текстовыми фильтрами.

По умолчанию большинство команд Unix читает входные данные из потока стандартного ввода (клавиатура) и направляет выходные данные в поток стандартного вывода (экран). Как правило, одним из параметров команды является имя (имена) файла (файлов), который (которые) она обрабатывает. Если такое имя не задано, команда читает входные данные из стандартного ввода. Если в команде может задаваться несколько файлов, то обычно стандартный ввод обозначается среди имен файлов символом '-'.

Имеется, однако, возможность перенаправлять стандартные потоки. Запись вида:

команда [аргументы] < файл

означает перенаправление стандартного ввода, то есть то, что те данные, которые команда обычно читает с клавиатуры, при этом запуске будут прочитаны ею из файла с именем 'файл'.

Записи вида:

команда [аргументы] > файл

и

команда [аргументы] >> файл

означают перенаправление стандартного вывода, то есть то, что те данные, которые команда обычно выводит на экран, теперь записаны ею в файл с именем файл. Разница между '>' и '>>' состоит в том, что в первом случае файл будет создаваться заново, а во втором, если файл с таким именем уже существует, вывод команды будет добавлен в конец файла.

Запись вида:

команда1 [аргументы] | команда2 [аргументы]
определяет конвейер или программный канал. В этом случае стандартный вывод команды1 будет перенаправлен в стандартный ввод команды2. Программный канал является наиболее популярным средствам при построении цепочек фильтрации.

В данной работе Вам предлагается разработать последовательности команд для решения трех задач обработки текстовых файлов. Основным инструментом для решения этих задач будет редактор sed и утилита соединения join. Другие средства Вы выберете сами.

В данном методическом указании имеются содержимое пяти текстовых файлов с именами query1, query2, query3, query4 и query5. Файлы содержат структурированный текст. Структура и содержимое файлов следующие:

http://khpi-iip.mipk.kharkiv.edu/library/spo/spolab1/fq1.gif

Рисунок 4.1 – структура файла query1

содержимое файла query1:

7369 JOHN Q SMITH CLERK RESEARCH DALLAS 800

7499 KEVIN J ALLEN SALESPERSON SALES CHICAGO 1600

7505 JEAN K DOYLE MANAGER SALES NEW-YORK 2850

7506 LYNN S DENNIS MANAGER SALES DALLAS 2750

7507 LESLIE D BAKER MANAGER OPERATIONS NEW-YORK 2200

7521 CYNTHIA D WARD SALESPERSON SALES CHICAGO 1250

7555 DANIEL T PETERS SALESPERSON SALES NEW-YORK 1250

7557 KAREN P SHAW SALESPERSON SALES NEW-YORK 1250

7560 SARAH S DUNCAN SALESPERSON SALES DALLAS 1250

7564 GREGORY J LANGE SALESPERSON SALES DALLAS 1250

7566 TERRY M JONES MANAGER RESEARCH DALLAS 2975

7569 CHRIS L ALBERTS MANAGER RESEARCH NEW-YORK 3000

7600 RAYMOND Y PORTER SALESPERSON SALES NEW-YORK 1250

7609 RICHARD M LEWIS STAFF OPERATIONS DALLAS 1800

7654 KENNETH J MARTIN SALESPERSON SALES CHICAGO 1250

7676 DENISE D SOMMERS STAFF OPERATIONS CHICAGO 1850

7698 MARION S BLAKE MANAGER SALES CHICAGO 2850

7782 CAROL F CLARK MANAGER ACCOUNTING NEW-YORK 2450

7788 DONALD T SCOTT ANALYST RESEARCH DALLAS 3000

7789 LIVIA N WEST SALESPERSON SALES DALLAS 1500

7799 MATTHEW G FISHER ANALYST RESEARCH NEW-YORK 3000

7820 PAUL S ROSS SALESPERSON SALES BOSTON 1300

7839 FRANCIS A KING PRESIDENT ACCOUNTING NEW-YORK 5000

7876 DIANE G ADAMS CLERK RESEARCH DALLAS 1100

7900 FRED S JAMES CLERK SALES CHICAGO 950

7902 JENNIFER D FORD ANALYST RESEARCH DALLAS 3000

7916 GRACE M ROBERTS ANALYST RESEARCH NEW-YORK 2875

7919 MICHAEL A DOUGLAS CLERK RESEARCH NEW-YORK 800

7934 BARBARA M MILLER CLERK ACCOUNTING NEW-YORK 1300

7950 ALICE B JENSEN CLERK SALES NEW-YORK 750

  1. ES T MURRAY CLERK SALES DALLAS 750

http://khpi-iip.mipk.kharkiv.edu/library/spo/spolab1/fq2.gif

Рисунок 4.2 – структура файла query2

содержимое файла query2:

100:JOCKSPORTS :345 VIEWRIDGE :BELMONT :CA:96711:5986609:5000

101:TKB SPORT SHOP :490 BOLI RD. :REDWOOD CITY :CA:94061:3681223:10000

102:VOLLYRITE :9722 HAMILTON :BURLINGAME :CA:95133:6443341:7000

103:JUST TENNIS :HILLVIEW MALL :BURLINGAME :CA:97544:6779312:3000

104:EVERY MOUNTAIN :574 SURRY RD. :CUPERTINO :CA:93301:9962323:10000

105:K + T SPORTS :3476 EL PASEO :SANTA CLARA :CA:91003:3769966:5000

106:SHAPE UP :908 SEQUOIA :PALO ALTO :CA:94301:3649777:6000

107:WOMENS SPORTS :VALCO VILLAGE :SUNNYVALE :CA:93301:9674398:10000

108:NORTH WOODS HEALTH CENTER :98 LONE PINE WAY :HIBBING :MN:55649:5669123:8000

201:STADIUM SPORTS :47 IRVING PL. :NEW YORK :NY:10003:5555335:10000

202:HOOPS :2345 ADAMS AVE. :LEICESTER :MA:01524:5557542:5000

203:REBOUND SPORTS :2 E. 14TH ST. :NEW YORK :NY:10009:5555989:10000

204:THE POWER FORWARD :1 KNOTS LANDING :DALLAS :TX:75248:5550505:12000

205:POINT GUARD :20 THURSTON ST. :YONKERS :NY:10956:5554766:3000

206:THE COLISEUM :5678 WILBUR PL. :SCARSDALE :NY:10583:5550217:6000

207:FAST BREAK :1000 HERBERT LN. :CONCORD :MA:01742:5551298:7000

208:AL AND BOB'S SPORTS :260 YORKTOWN CT. :AUSTIN :TX:78731:5557631:4000

211:AT BAT :234 BEACHEM ST. :BROOKLINE :MA:02146:5557385:8000

212:ALL SPORT :1000 38TH ST. :BROOKLYN :NY:11210:5551739:6000

213:GOOD SPORT :400 46TH ST. :SUNNYSIDE :NY:11104:5553771:5000

214:AL'S PRO SHOP :45 SPRUCE ST. :SPRING :TX:77388:5555172:8000

215:BOB'S FAMILY SPORTS :400 E. 23RD :HOUSTON :TX:77026:5558015:8000

216:THE ALL AMERICAN :547 PRENTICE RD. :CHELSEA :MA:02150:5553047:5000

217:HIT, THROW, AND RUN :333 WOOD COURT :GRAPEVINE :TX:76051:5552352:6000

218:THE OUTFIELD :346 GARDEN BLVD. :FLUSHING :NY:11355:5552131:4000

221:WHEELS AND DEALS :2 MEMORIAL DRIVE :HOUSTON :TX:77007:5554139:10000

222:JUST BIKES :4000 PARKRIDGE BLVD. :DALLAS :TX:75205:5558735:4000

223:VELO SPORTS :23 WHITE ST. :MALDEN :MA:02148:5554983:5000

224:JOE'S BIKE SHOP :4500 FOX COURT :GRAND PRARIE :TX:75051:5559834:6000

225:BOB'S SWIM, CYCLE, AND RUN:300 HORSECREEK CIRCLE:IRVING :TX:75039:5558388:7000

226:CENTURY SHOP :8 DAGMAR DR. :HUNTINGTON :NY:11743:5553006:4000

227:THE TOUR :2500 GARDNER RD. :SOMERVILLE :MA:02144:5556673:5000

228:FITNESS FIRST :5000 85TH ST. :JACKSON HEIGHTS:NY:11372:5558710:4000

http://khpi-iip.mipk.kharkiv.edu/library/spo/spolab1/fq3.gif

Рисунок 4.3 – структура файла query3

содержимое файла query3:

100890!ACE TENNIS NET !58 !46.4 !01-JAN-89

100860!ACE TENNIS RACKET I !35 !28 !01-JUN-90

100861!ACE TENNIS RACKET II !45 !36 !01-JUN-90

100870!ACE TENNIS BALLS-3 PACK !2.8 !2.4 !01-JAN-90

100871!ACE TENNIS BALLS-6 PACK !5.6 !4.8 !01-JAN-90

101860!SP TENNIS RACKET !24 !18 !15-FEB-89

101863!SP JUNIOR RACKET !12.5 !9.4 !15-FEB-89

102130!RH: "GUIDE TO TENNIS" !3.4 !2.8 !18-AUG-89

200376!SB ENERGY BAR-6 PACK !2.4 !1.75 !15-NOV-90

200380!SB VITA SNACK-6 PACK !4 !3.2 !15-NOV-90

103120!WIFF SOFTBALL BAT I !25 !20 !01-JUN-90

103121!WIFF SOFTBALL BAT II !30 !24 !01-JUN-90

103130!WIFF SOFTBALL, SMALL !4.2 !3.6 !01-JAN-90

103131!WIFF SOFTBALL, LARGE !4.5 !3.9 !01-JAN-90

103140!WIFF SOFTBALL MITT (LH) !20 !15 !15-FEB-89

103141!WIFF SOFTBALL MITT (RH) !20 !15 !15-FEB-89

102132!RH: "GUIDE TO SOFTBALL" !3.4 !2.8 !18-AUG-89

104350!DUNK BASKETBALL INDOOR !44 !35.3 !01-JUN-90

104351!DUNK BASKETBALL OUTDOOR !26 !20.8 !01-JUN-90

104352!DUNK BASKETBALL PROFESSIONAL!58.3 !40.8 !01-JUN-90

104360!DUNK HOOP !39 !32 !01-JAN-90

104361!DUNK HOOP W/FIBERGLASS BOARD!50 !35 !01-JAN-90

104362!DUNK NETS - RAINBOW !5 !4 !15-FEB-89

102134!RH: "GUIDE TO BASKETBALL" !3.4 !2.8 !18-AUG-89

105123!YELLOW JERSEY BICYCLE HELMET!40 !34 !01-JUN-90

105124!YELLOW JERSEY BICYCLE GLOVES!15 !10 !01-JUN-90

105125!YELLOW JERSEY WATER BOTTLE !3 !2.6 !01-JAN-90

105126!YELLOW JERSEY BOTTLE CAGE !6 !5 !01-JAN-90

105127!YELLOW JERSEY FRAME PUMP !6 !5 !15-NOV-90

105128!YELLOW JERSEY SADDLE PACK !10 !8 !15-NOV-90

102136!RH: "GUIDE TO CYCLING" !3.4 !2.8 !18-AUG-89

http://khpi-iip.mipk.kharkiv.edu/library/spo/spolab1/fq4.gif

Рисунок 4.4 – структура файла query4

содержимое файла query4:

612 ALLEN 104 15-JAN-91 5860

605 WARD 106 14-JUL-90 8374

620 TURNER 100 12-MAR-91 4450

613 TURNER 108 01-FEB-91 6400

614 MARTIN 102 01-FEB-91 23940

617 TURNER 105 05-FEB-91 46370

618 MARTIN 102 15-FEB-91 3083

549 PETERS 226 27-DEC-90 1620

516 PETERS 228 30-SEP-89 1815

553 PETERS 228 02-FEB-91 4400

526 WEST 221 04-MAR-90 7700

543 WEST 221 04-SEP-90 8400

555 WEST 221 04-MAR-91 8540

528 WEST 224 24-MAR-90 3770

558 WEST 224 31-MAR-91 1700

565 ROSS 227 01-JUN-91 4900

574 SHAW 201 10-OCT-91 1685

576 SHAW 201 13-OCT-91 2058.9

503 SHAW 201 25-MAR-89 1876

518 SHAW 201 20-OCT-89 2932.5

544 ROSS 202 11-SEP-90 2358

524 ROSS 202 22-FEB-90 1979

562 SHAW 203 04-MAY-91 2044.5

578 DUNCAN 204 19-NOV-91 2275.6

536 SHAW 206 21-MAY-90 2135.6

542 DUNCAN 208 11-AUG-90 2409

573 SHAW 201 10-OCT-91 1627

566 SHAW 201 09-JUN-91 3389.2

527 DUNCAN 204 27-FEB-90 3054.4

522 DUNCAN 204 07-JAN-90 2578.8

569 SHAW 205 16-JUL-91 2073

550 SHAW 205 27-JAN-91 2356

561 ROSS 207 20-APR-91 2558.3

506 DUNCAN 208 27-APR-89 2600.4

530 DUNCAN 208 03-APR-90 3026.5

557 DUNCAN 208 08-MAR-91 2461.8

546 DUNCAN 208 17-OCT-90 3663

http://khpi-iip.mipk.kharkiv.edu/library/spo/spolab1/fq5.gif

Рисунок 4.5 – структура файла query5

содержимое файла query5:

1 612 100860 30 100 3000

2 612 100861 40.5 20 810

3 612 101863 10 150 1500

4 612 100871 5.5 100 550

1 605 100861 45 100 4500

2 605 100870 2.8 500 1400

3 605 100890 58 5 290

4 605 101860 24 50 1200

5 605 101863 9.5 100 950

6 605 102130 3.4 10 34

1 620 100860 35 10 350

2 620 200376 2.4 1000 2400

3 620 102130 3.4 500 1700

1 613 100871 5.6 100 560

2 613 101860 24 200 4800

3 613 200380 4 150 600

4 613 200376 2.2 200 440

1 614 100860 35 444 15540

2 614 100870 2.8 1000 2800

3 614 100871 5.6 1000 5600

1 617 100860 35 50 1750

2 617 100861 45 100 4500

3 617 100870 2.8 500 1400

4 617 100871 5.6 500 2800

5 617 100890 58 500 29000

6 617 101860 24 100 2400

7 617 101863 12.5 200 2500

8 617 102130 3.4 100 340

9 617 200376 2.4 200 480

10 617 200380 4 300 1200

1 618 100860 35 23 805

2 618 100861 45 50 2250

3 618 100870 2.8 10 28

1 549 105123 38 5 190

2 549 105127 6 30 1880

3 549 105125 3 200 600

4 549 105124 13 50 650

1 516 105124 9 60 540

2 516 102136 3.2 250 800

3 516 105125 1.9 250 475

1 553 105127 6 500 3000

2 553 200376 1.75 800 1400

1 526 105123 32 100 3200

2 526 105124 9 500 4500

1 543 105123 34 100 3400

2 543 105124 10 500 5000

1 555 105123 34 100 3400

2 555 105124 10 500 5000

3 555 102136 2.8 50 140

1 528 105123 37.7 100 3770

1 558 105124 14 100 1400

2 558 102136 3 100 300

1 565 105123 37 100 3700

2 565 105124 12 100 1200

1 574 104350 41.8 25 1045

2 574 200380 3.2 200 6840

1 576 104350 44 10 440

2 576 104351 26 10 260

3 576 104362 4.25 170 722.5

4 576 200376 2.16 90 194.4

5 576 200380 3.4 130 442

1 503 104350 38 30 1140

2 503 104351 23.6 10 236

3 503 104352 50 10 500

1 518 104350 38 25 950

2 518 104351 23.6 20 472

3 518 104360 36 20 720

4 518 104362 4.25 170 722.5

5 518 102134 3.4 20 68

1 544 104350 44 15 660

2 544 104351 26 15 390

3 544 104352 58.3 10 583

4 544 104361 50 10 500

5 544 104362 4.5 50 225

1 524 104350 42 10 420

2 524 104351 23.56 35 824.6

3 524 104362 4.25 150 637.5

4 524 102134 3.23 30 96.9

1 562 104351 24.7 25 617.5

2 562 104352 58.3 15 874.5

3 562 104362 4.25 130 552.5

1 578 104350 41.8 40 1672

2 578 200376 2.04 190 387.6

3 578 200380 3.6 60 216

1 536 104350 39.89 40 1595.6

2 536 104352 54 10 540

1 542 104350 41.8 25 1045

2 542 104360 39 20 780

3 542 104361 50 11 550

4 542 102134 3.4 10 34

1 573 103120 22.5 50 1125

2 573 103131 4.04 50 202

3 573 103141 20 15 300

1 566 103120 23.75 40 950

2 566 103121 27 50 1350

3 566 103130 3.77 60 226.2

4 566 103131 3.9 170 663

5 566 103141 20 10 200

1 527 103120 21.59 60 1295.4

2 527 103121 27.35 40 1094

3 527 103140 19 35 665

1 522 103120 21.59 80 1727.2

2 522 103121 28.8 10 288

3 522 103131 4.04 90 363.6

4 522 103141 20 10 200

1 569 103120 22.5 50 1125

2 569 103130 3.6 180 648

3 569 103141 20 15 300

1 550 103120 22.5 60 1350

2 550 103140 19 45 855

3 550 103141 20 5 100

4 550 102132 3.4 15 51

1 561 103120 22.5 80 1800

2 561 103130 3.77 70 263.9

3 561 103141 20 15 300 8

4 561 200376 2.16 90 194.4

1 506 103120 20.88 80 1670.4

2 506 103130 3.5 180 630

3 506 103141 20 15 300

1 530 103121 25.91 50 1295.5

2 530 103130 3.6 200 720

3 530 103140 19 40 760

4 530 103141 20 10 200

5 530 102132 3.4 15 51

1 557 103120 23.75 40 9580

2 557 103121 30 10 300

3 557 103140 19 35 665

4 557 200376 2.16 80 172.8

5 557 200380 3.4 110 374

1 546 103120 22.5 50 1125

2 546 103121 30 20 600

3 546 103130 3.6 120 432

4 546 103131 3.9 140 546

5 546 103140 19 40 760

6 546 103141 20 10 200

Задача 1. Выполнить в соответствии с Вашим вариантом индивидуального задания преобразование одного из текстовых файлов, созданных Вами в работе №1. Результат сохранить в новом файле, исходный файл должен остаться без изменения.

Задача 2. Выполнить в соответствии с Вашим вариантом индивидуального задания выборку данных из файлов ../metod/query*. Результат сохранить в новом файле.

Таблицы, содержащиеся в этих файлах, образуют "базу данных", концептуальная схема которой показана на рисунке 4.1

http://khpi-iip.mipk.kharkiv.edu/library/spo/spolab1/king.gif

Рисунок 4.1 – Концептуальная схема базы данных

Задача 3. Выбрать и вывести на экран в удобном для восприятия формате информацию, определенную в Вашем варианте индивидуального задания.

4.2 Варианты индивидуальных заданий

Вариант 1.

  1. В одном из текстовых лабораторной работы N1 перенести третью от конца строчку в начало файла.

  2. Из информации, содержащейся в файлах query..., определить отделы (название и город), которые получали заказы на общую сумму больше 1000.

  3. Определить количество групп пользователей.

Вариант 2.

  1. В одном из текстовых лабораторной работы N1 перенести третью от начала строку в конец файла.

  2. Из информации, содержащейся в файлах query..., определить города, в которых расположены отделы, выполнявшие заказы в феврале 1991 г.

  3. Определить количество подкаталогов в /home, к которым нет публичных прав доступа.

Вариант 3.

  1. В одном из текстовых лабораторной работы N1 перед каждой строкой вставить текущее время.

  2. Из информации, содержащейся в файлах query..., определить фамилии продавцов, которые выполняли заказы на поставку товара 'SP JUNIOR RACKET'.

  3. Определить количество подкаталогов в /home, к которым есть публичные права на поиск и чтение в них.

Вариант 4.

  1. В одном из текстовых лабораторной работы N1 удалить вторую строку, начинающуюся с буквы 'Н'.

  2. Из информации, содержащейся в файлах query..., определить штат, в котором был сделан заказ на самую большую общую сумму.

  3. Определить количество пользователей из вашей студенческой группы.

Вариант 5.

  1. В одном из текстовых лабораторной работы N1 оставить в каждой строке не более двух слов. Слова, выходящие за этот предел поместить в отдельный файл. В первом файле-результате в тех строках, которые содержат менее двух слов, в конец строки должен быть добавлен символ '='. Во втором файле-результате пустых строк оставаться не должно, а перед непустыми строками должны быть указаны их номера в исходном файле, отделенные от остального текста одним пробелом.

  2. Из информации, содержащейся в файлах query..., определить товар, которого было заказано наибольшее количество экземпляров в одном заказе.

  3. Определить количество (не подкаталогов и не ссылок) файлов в каталоге /home.

Вариант 6.

  1. В одном из текстовых лабораторной работы N1 оставить в каждой строке не более 2-х слов. Остаток перенести в следующую строку. Если вторая строка в паре оказывается пустой - печатать в ней символ '='.

  2. Из информации, содержащейся в файлах query..., определить 5 покупателей, которые сделали заказов на наибольшую общую сумму в 1990 г.

  3. Определить количество файлов или подкаталогов в корневом каталоге, к которым все имеют полные права доступа.

Вариант 7.

  1. В одном из текстовых лабораторной работы N1 первый символ каждой строки заменить на первый символ предыдущей строки. Первая строка остается без изменений.

  2. Из информации, содержащейся в файлах query..., определить названия товаров, которые продавались по минимальной цене.

  3. Определить количество файлов в каталоге /etc, которые являются символическими ссылками.

Вариант 8.

  1. В одном из текстовых лабораторной работы N1 поменять местами два первых и два последних символа каждой строки.

  2. Из информации, содержащейся в файлах query..., определить фамилию продавца, который продал товара 'SP JUNIOR RACKET' на максимальную сумму в одном заказе.

  3. Определить количество файлов в каталоге /etc, на которые есть более одной жесткой ссылки.

Вариант 9.

  1. В одном из текстовых лабораторной работы N1 поменять местами первую и последнюю строки файла.

  2. Из информации, содержащейся в файлах query..., определить фамилию продавца, который первым продал товар 'SP JUNIOR RACKET' в 1991 г.

  3. Определить количество файлов в каталоге /etc, которые созданы не в этом году.

Вариант 10.

  1. В одном из текстовых лабораторной работы N1 после строк, которые заканчиваются точкой или запятой, вставить пустую строку.

  2. Из информации, содержащейся в файлах query..., определить названия товаров, которые первыми были выставлены в продажу.

  3. Выбрать упорядоченный по алфавиту список подкаталогов в /home, к которым нет публичных прав.

Вариант 11.

  1. В одном из текстовых лабораторной работы N1 перенести последнее слово в каждой строке в новую строку. Для строк, состоящих из одного слова - не делать ничего.

  2. Из информации, содержащейся в файлах query..., определить названия товаров, которые заказывались вместе с товаром 'SP JUNIOR RACKET'.

  3. Выбрать упорядоченный по алфавиту список подкаталогов в /home, к которым есть публичные права на поиск и чтение в них.

Вариант 12.

  1. В одном из текстовых лабораторной работы N1 перенести первое слово каждой строки в начало следующей строки.

  2. Из информации, содержащейся в файлах query..., определить названия товаров, которые когда-либо заказывал покупатель 'JOCKSPORTS'.

  3. Выбрать упорядоченный по алфавиту список пользователей из вашей студенческой группы.

Вариант 13.

  1. В одном из текстовых лабораторной работы N1 во всех четных строках перенести первое слово строки в конец строки. Строки, содержащие только одно слово, не изменяются.

  2. Из информации, содержащейся в файлах query..., определить фамилии продавцов, которые когда-либо продавали товары по их максимальной цене.

  3. Выбрать упорядоченный по алфавиту список файлов (не подкаталогов, не ссылок) в каталоге /home.

Вариант 14.

  1. В одном из текстовых лабораторной работы N 1 во всех нечетных строках перенести последнее слово строки в начало строки. Строки, содержащие только одно слово, не изменяются.

  2. Из информации, содержащейся в файлах query..., определить названия товаров, на которые не было заказов в 1990 г.

  3. Выбрать упорядоченный по алфавиту список файлов в каталоге /etc, на которые есть более одной жесткой ссылки.

Вариант 15.

  1. В одном из текстовых лабораторной работы N1 поменять местами четные строки с нечетными.

  2. Из информации, содержащейся в файлах query..., определить названия товаров, которые не были в продаже в 1990 г.

  3. Выбрать упорядоченный по алфавиту список файлов в каталоге /etc, которые созданы не в этом году.


4.3 Предъявление результатов и содержание отчета.

Отчет должен содержать тексты трех последовательности команд и протокол их выполнения.

Для протоколирования работы используйте команду script.
написать администратору сайта